Leonxlnx/unlazy
Anti-laziness skill for AI agents. Core: the Depth Tree method, which splits a task N layers deep and gives every leaf the full time budget of the whole task, so effort multiplies with depth. Grounded in 2025-2026 research on model laziness, underthinking and premature completion.
해결하는 문제
AI 에이전트가 중요한 소프트웨어 엔지니어링 작업 중에 '게으름'과 부분적인 준수를 보일 때 이를 해결합니다. 작업이 완료되지 않았음에도 불구하고 작업이 완료되었다고 주장하는 것을 방지하기 위해, 실행 가능한 증거 기반 게이트를 요구하며, 작업이 완료된 것으로 간주되기 전에 반드시 검증되어야 합니다.
작동 방식
시스템은 각 요구사항이 특정 쉘 명령어(CHECK:)와 예상 출력(EXPECT:)과 짝을 이루는 "게이트 계약"(Markdown 형식의 원장)을 사용합니다. 체커 스크립트는 이러한 명령어를 실행하고 실제 출력이 예상과 일치하는지 확인합니다. 무단 실행을 방지하기 위해 명령어는 사용자의 승인을 받아야 합니다. 이 프로젝트는 병렬 작업을 위한 스코프 기반 파이프라인도 지원하며, 에이전트가 특정 파일 경로를 소유함으로써 쓰기 충돌을 방지할 수 있습니다. 또한 Claude Code 같은 도구를 위한 "정지 후크"도 제공하여 모든 게이트가 충족될 때까지 세션을 차단합니다.
대상 사용자
복잡하고 장기적인 코드 작업을 위해 AI 에이전트(예: Claude Code 또는 Codex CLI)를 사용하는 개발자들로, 요청된 리팩터링이나 기능을 실제로 모든 부분까지 완료했는지 엄격하게 보장할 필요가 있는 경우에 적합합니다.
주요 기능
- 실행 가능한 게이트: 모호한 AI의 약속을 실행 가능한 쉘 검사와 엄격한 출력 일치로 대체합니다.
- 증거 기반 검증: 검사 및 출력의 SHA-256 해시를 생성하여 요구사항의 구조적 변화를 탐지합니다.
- 병렬 조정: 여러 에이전트가 저장소의 서로 다른 부분을 작업할 수 있도록 스코프 및 임대 시스템을 제공합니다.
- 통합 후크: Claude Code와 같은 도구를 위한 전용 후크를 포함하여 에이전트가 세션을 조기에 종료하는 것을 방지합니다.
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